🪞
AI 分身（核心功能）
让 AI 学习任何联系人的聊天风格，模拟和 TA 对话。追忆远方的亲人、重逢失联的老友——TA 会用 TA 的方式回应你。
了解更多
WeLinkAI 驱动的微信聊天数据分析平台
选择聊天记录直接提问，让 AI 读懂每一段关系
Skip to content
0
MCP 工具
0
导出目标
0+
LLM 提供商
0
本地运行
为什么选 WeLink
数据不出机
分析、索引、向量化全都跑在你本机。Ollama 离线模式下连 API Key 都不用填，AGPL-3.0 全开源可审计。
AI 读懂关系
不是搜索框 —— AI 分身模拟 TA 说话，关系预测提前预警降温，4 种调性破冰话术一键生成，还能让 AI 写双人对话播客。
25+ 种 LLM 任选
DeepSeek / 豆包 / Kimi / OpenAI / Claude / Gemini / Ollama / Vertex / Bedrock / OpenRouter / SiliconFlow / Azure …… 原生支持，多配置热切换，哪家便宜用哪家。
动图直观感受
🪞 AI 分身
🧠 AI 分析
📽️ 查看更多功能演示（10 条）
AI 群聊
AI 首页
快速入门引导
好友总览
好友深度画像
群聊画像
全局搜索
时间线
时光机
纪念日
🎮 试一下（无需安装）
不想下载也能试 —— 我们托管了一个带阿森纳 2025/26 球员示例数据的 Demo 站点：
快速开始
Demo 模式（无需真实数据）
bash
cd welink
docker compose -f docker-compose.demo.yml up访问 localhost:3418 即可体验，预置了完整联系人列表与模拟消息。
正式使用
第一步 — 解密微信数据库（需要电脑微信处于运行状态）：
bash
git clone https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt
cd wechat-decrypt
sudo python3 main.py第二步 — 启动 WeLink：
bash
cd welink
docker compose upbash
# 从 GitHub Releases 下载 WeLink.dmg
# 启动后在配置向导中选择 decrypted/ 目录bash
# 从 GitHub Releases 下载 WeLink-windows-amd64.zip
# 解压后双击 WeLink.exe访问 localhost:3418 开始分析。